我相信你正在以错误的方式看待pcolor实现。如果你把c作为一个（216）的数组，它就没有意义了，因为它需要i和j的值来解包，以找到它在2D网格中的位置。pcolor需要能够访问c[ i，j ]，并且对于像（216，j）这样的1D阵列，这是不可能的。
同样，当你有C（108，2）时，你的其他数组应该看起来像X（109，）Y（3，）。请尝试以下示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm

C = np.random.rand(6, 10)
X = range(11)
Y = range(7)

fig, ax0 = plt.subplots(1, 1)

c = ax0.pcolor(X, Y, C)
ax0.set_title('default: no edges')

plt.show()

所以c是一个6x 10的矩阵，它需要x和y的角的位置。然后，它们的长度需要为7和11，以提供c矩阵的角的所有坐标。对于角上的一些视觉效果，您可以转到https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pcolor.html，其中第一个图像显示X，Y和C是如何相关的。
希望能帮上忙！

问题是数组的维数必须兼容。该解决方案可以通过将a和b“重塑”为（36，3）来实现，然后通过ax.pcolormesh（）制作它们的网格。最后，如果c也被重塑为（36，3），则可以绘制pcolor，即转换为2D数组。要特别注意网格，以便根据应用程序使其有意义。

a = a.reshape(36,3)
b = b.reshape(36,3)
c = c.reshape(36,3)

#making the mesh
a,b = np.meshgrid(a,b)

#pcolormesh
fig, ax0 = plt.subplots(1, 1)
c = ax0.pcolor(a, b, c)
plt.show()

pcolormesh更适合于较大的数据集。